基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）一般初学者可以实现具体百分之多少的精度

这个问题的答案取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1. 数据集的大小和质量：对于任何机器学习项目，数据集都是至关重要的。如果数据集太小或者质量不好，那么模型的表现可能会受到很大影响。

2. 算法的选择和调参：在实现矿石图像分类任务时，选择合适的算法和调整算法的超参数都是非常重要的。这需要对不同算法的优劣进行评估，并针对具体的任务进行调整。

3. 计算资源的可用性：训练深度学习模型需要大量的计算资源，包括GPU和内存等。如果计算资源不足，可能会限制模型的性能。

通常情况下，如果初学者具备一定的编程和机器学习基础，实现一个矿石图像分类任务并达到较高的精度是可行的。具体的精度取决于上述因素的影响。在实现过程中，建议多尝试不同的算法和超参数，以便找到最佳的模型。

相关问题

基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）一般本科生可以实现具体百分之多少的精度

这个问题的答案可能因人而异，因为它取决于您的机器学习和深度学习经验、数据集的质量和数量、模型的架构和参数等多个因素。一般来说，如果您有一定的机器学习和深度学习经验，并且使用了较好的数据集和合适的模型架构和参数，那么您应该能够实现高于80%的分类精度。但是，如果您是初学者或者使用的数据集质量不高，或者模型架构和参数不合适，那么您的分类精度可能会比较低。因此，实现具体的精度取决于您的个人能力和具体情况。

基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）一般本科生可以实现多少精度

这个问题的答案很难给出一个具体的数字，因为结果会受到很多因素的影响，例如数据集的大小、质量、模型的复杂度和调参的效果等等。

一般来说，使用Inception V3等经典的卷积神经网络结构，结合合适的数据增强和优化器等技巧，可以获得较高的分类精度。如果你有足够的时间和精力，可以参考已有的研究成果，深入了解模型参数的调整和训练技巧，不断地迭代和改进模型，那么你可能会取得更好的结果。

总的来说，对于一个具备一定机器学习基础的本科生来说，实现一个7种矿石分类的模型并获得一定的精度是可行的，但具体取得多高的精度还需要根据实际情况来进行评估。